Mobile battery replacement service routing problem for shared electric bikes based on electric logistics vehicles

As an emerging means of transportation, shared e-bikes have gradually become one of the favorite ways for Chinese urban residents to get around. However, there are few studies on the operation of shared bikes. At present, the power supply of shared electric bikes mainly relies on mobile service vehicles sent by operators for battery replacement. The service vehicle will go to the parking place of the shared electric bike where the battery needs to be replaced, collect the battery with insufficient power, and finally return to the battery warehouse. The automobile industry is faced with the challenge of comprehensive electric transformation. Commercial vehicles are an essential source of carbon dioxide and air pollutants emission. And governments have put comprehensive electric transformation on the agenda. Currently, in China, the electrification of other commercial vehicles except buses is still in its initial stage. With the boost of relevant policies, the comprehensive electrification development of commercial vehicles will be accelerated. This thesis's research object is the battery replacement operation system for shared e-bikes. The research content of this thesis is to select the electric logistics vehicle as the service vehicle and study the routing planning of its battery replacement service for shared e-bikes. Firstly, after analyzing the actual situation and listing the assumptions, a linear programming model is established according to the constraints of transport cost, fast charging/battery-swapping cost, and service time cost. To solve the problem, genetic algorithm, particle swarm optimization, and chaotic particle swarm optimization are used to minimize the operating cost of replacing the shared electric bike battery. Secondly, this thesis uses the Solomon benchmark as the dataset to test the algorithm and analyze the results. Compare the performance of genetic algorithm, particle swarm optimization, and chaotic particle swarm optimization. The optimal path provided by the three algorithms is used to analyze carbon dioxide emissions. Finally, the sensitivity analysis is carried out to explore the factors that affect the experimental results, and the method of optimizing the decision scheme is proposed. According to the sensitivity analysis results, improved electric logistics load capacity, battery capacity, and reasonable arrangement of service vehicle fleet structure can improve the flexibility of vehicle operation in the system to a certain extent, reducing its total operating cost. In the last part of this thesis, the work of this thesis is summarized step by step. The shortcomings of mobile replacement battery service are put forward, and the prospect is made.

Come mezzo di trasporto emergente, le e-bike condivise sono gradualmente diventate uno dei modi preferiti dai residenti urbani cinesi per spostarsi. Tuttavia, ci sono pochi studi sul funzionamento delle biciclette condivise. Attualmente, l'alimentazione delle bici elettriche condivise si basa principalmente sui veicoli di servizio mobili inviati dagli operatori per la sostituzione della batteria. Il veicolo di servizio si recherà al parcheggio della bici elettrica condivisa dove è necessario sostituire la batteria, ritirerà la batteria con potenza insufficiente e infine tornerà al magazzino batterie. L'industria automobilistica deve affrontare la sfida di una trasformazione elettrica completa. I veicoli commerciali sono una fonte essenziale di emissioni di anidride carbonica e inquinanti atmosferici. E i governi hanno messo all'ordine del giorno una trasformazione elettrica completa. Attualmente, in Cina, l'elettrificazione di altri veicoli commerciali ad eccezione degli autobus è ancora nella sua fase iniziale. Con la spinta delle politiche pertinenti, lo sviluppo completo dell'elettrificazione dei veicoli commerciali sarà accelerato. L'oggetto di ricerca di questa tesi è il sistema operativo di sostituzione della batteria per biciclette condivise. Il contenuto della ricerca di questa tesi è selezionare il veicolo logistico elettrico come veicolo di servizio e studiare la pianificazione del percorso del suo servizio di sostituzione della batteria per le e-bike condivise. In primo luogo, dopo aver analizzato la situazione reale ed elencato le ipotesi, viene stabilito un modello di programmazione lineare in base ai vincoli del costo del trasporto, del costo di ricarica rapida/cambio batteria e del costo del tempo di servizio. Per risolvere il problema, vengono utilizzati l'algoritmo genetico, l'ottimizzazione dello sciame di particelle e l'ottimizzazione dello sciame di particelle caotiche per ridurre al minimo il costo operativo della sostituzione della batteria della bicicletta elettrica condivisa. In secondo luogo, questa tesi utilizza il benchmark Solomon come set di dati per testare l'algoritmo e analizzare i risultati. Confronta le prestazioni dell'algoritmo genetico, dell'ottimizzazione dello sciame di particelle e dell'ottimizzazione dello sciame di particelle caotiche. Il percorso ottimale fornito dai tre algoritmi viene utilizzato per analizzare le emissioni di anidride carbonica Infine, viene effettuata l'analisi di sensitività per esplorare i fattori che influenzano i risultati sperimentali e viene proposto il metodo di ottimizzazione dello schema decisionale. Secondo i risultati dell'analisi di sensibilità, una migliore capacità di carico della logistica elettrica, la capacità della batteria e una disposizione ragionevole della struttura della flotta di veicoli di servizio possono migliorare in una certa misura la flessibilità del funzionamento del veicolo nel sistema, riducendone il costo operativo totale. Nell'ultima parte di questa tesi, vengono esaminate le caratteristiche di diversi algoritmi e vengono riassunti i risultati della pianificazione del percorso. Vengono evidenziate le carenze del servizio di sostituzione della batteria mobile e viene fatta la prospettiva.